Le parole sono un modo terribile per descrivere la moda. Prova a descrivere un modello specifico: “Camicia blu con righe verticali bianche, colletto ampio, tessuto oxford”. Anche se lo digiti perfettamente, il motore di ricerca potrebbe mostrarti una maglietta blu. Ricerca visiva risolve questo problema. Consente all’utente di dire: “Voglio questo” e mostrare un’immagine. Per la Gen Z, la fotocamera è il dispositivo di input principale, non la tastiera. Vedono uno sguardo su TikTok. Lo screenshottano. Vogliono comprarlo. Se la tua app non supporta la “Ricerca per immagine”, la stai costringendo a tradurre il desiderio visivo in parole chiave. Questo livello di traduzione è dove perdi la vendita.

Perché Maison Code ne parla

In Maison Code Paris, operiamo all’intersezione tra Lusso e Tecnologia. Abbiamo visto troppi marchi investire milioni nella “Trasformazione Digitale” solo per vedere una crescita piatta.

Discutiamo di questo perché il ROI di questa strategia è spesso frainteso. Non si tratta solo di “modernizzazione”; si tratta di massimizzare il Lifetime Value (LTV) di ogni interazione digitale.

Perché Maison Code discute della ricerca con i CTO

La ricerca è l’azione con l’intento più elevato su un sito. Gli utenti che effettuano ricerche convertono 4 volte di più rispetto agli utenti che navigano. Ma la “Ricerca testo” non funziona per i prodotti visivi. Implementiamo motori di ricerca multimodali (Testo + Immagine) per catturare l’intento che le parole non possono esprimere. Trasformiamo la fotocamera in un lettore di carte di credito.

1. Il ciclo “Vedilo, lo vuoi, compralo”.

L’imbuto tradizionale è lineare:

Realizzare il bisogno (“Ho bisogno di un vestito”).
Cerca su Google (“Abito floreale estivo”).
Sfoglia i risultati.
Fare clic.

Il Visual Funnel è immediato:

Guarda un outfit fantastico su Instagram.
Schermata.
Carica sull’app del marchio.
Acquista. Ciò riduce il “Tempo di rilevamento” da minuti a secondi. ASOS, Pinterest e Google Lens hanno addestrato gli utenti ad aspettarsi questo. Se un utente vede una borsa da € 3.000 indossata da una celebrità, non vuole indovinare il nome del modello. Vogliono che la macchina lo identifichi.

2. La tecnologia: ricerca vettoriale e incorporamenti

Come fa un computer a sapere che la foto di un “vestito rosso” corrisponde a un prodotto nel tuo catalogo? Non utilizza “Parole chiave”. Utilizza Vettori. Utilizziamo modelli di intelligenza artificiale (come CLIP di OpenAI o ResNet di Google) per convertire le immagini in numeri.

Immagine A (foto utente) -> [0.1, 0.5, 0.9...]
Immagine B (foto del prodotto) -> [0.1, 0.5, 0.8...] Il database calcola la distanza matematica tra questi numeri. Più i numeri sono vicini, più i prodotti sono simili. Questa è la Ricerca semantica. Comprende “Stile”, “Atmosfera” e “Texture” senza che venga taggata una sola parola chiave.

Stack di implementazione

Modello di incorporamenti: CLIP (OpenAI).
Database vettoriale: Pigna, Milvus o Weaviate.
Frontend: un’icona “Fotocamera” nella barra di ricerca.

3. La strategia “Acquista il look”.

Il lusso non è vendere un singolo oggetto. Si tratta di vendere uno stile di vita. Quando carichi una foto di una modella che indossa giacca, pantaloni e scarpe:

Vecchia ricerca: non trova nulla (l’immagine è troppo complessa).
AI visiva: rileva 3 riquadri di delimitazione.
- Riquadro 1: Giacca (Corrispondenza: SKU-99).
- Riquadro 2: Pantaloni (Corrispondenza: SKU-88).
- Riquadro 3: Scarpe (Corrispondenza: SKU-77). L’interfaccia utente dice: “Acquista questo look”. L’utente può aggiungere l’intero outfit al carrello con un solo tocco. Ciò aumenta enormemente il valore medio degli ordini (AOV).

4. SEO visivo: Google Immagini

Non dimenticare il web aperto. Google Immagini è il secondo motore di ricerca più grande al mondo. Le persone cercano “Abito da ospite di nozze” e passano alla scheda “Immagini”. Per vincere qui, hai bisogno di Visual SEO.

Immagini ad alta risoluzione: Google dà priorità ai contenuti nitidi.
Dati strutturati (schema prodotto): devi racchiudere l’immagine nel codice JSON-LD che indica a Google: “Questo è un prodotto. Prezzo: \€500. Disponibile.”
Nomi file descrittivi: red-silk-gown-gucci.jpg, non DCM_1293.jpg.
Testo alternativo: descrive l’immagine per l’accessibilità e i bot.

5. Il Salvatore “Esaurito”.

La ricerca visiva è la migliore difesa contro OOS (Out of Stock). L’utente cerca specifici “Mocassini in velluto blu”. Sei esaurito. Ricerca standard: “0 risultati.” (L’utente se ne va). Ricerca visiva: “Abbiamo esaurito quella scarpa specifica, ma ecco 5 scarpe visivamente simili.”

Stessa famiglia di colori.
Stessa sagoma.
Stesso tessuto. Poiché l’intelligenza artificiale corrisponde a “Vibe”, non solo allo SKU, fidelizza il cliente offrendo un’alternativa pertinente.

6. Integrazione del commercio sociale

Instagram e TikTok sono piattaforme visive. Il tuo motore di ricerca visiva dovrebbe acquisire il tuo feed social. “L’hai visto sul nostro Instagram?” Consenti agli utenti di fare clic su un’immagine confusa dal tuo feed e trovare immediatamente i prodotti. Ciò colma il divario tra “Coinvolgimento” e “Transazione”. Rendi il feed acquistabile per impostazione predefinita (utilizzando la visione artificiale, non la codifica manuale).

7. Il livello dei metadati (tagging AI)

La codifica manuale è noiosa e soggetta a errori. “È ‘Blu marino’ o ‘Blu scuro’?” Utilizza l’intelligenza artificiale visiva per taggare automaticamente il tuo catalogo.

Carica 1000 immagini.
L’intelligenza artificiale genera tag: “Scollatura: scollo a V”, “Manica: lunga”, “Motivo: floreale”, “Atmosfera: bohémien”. Questo arricchisce anche la tua ricerca testuale. Un catalogo più ricco significa risultati meglio filtrabili.

9. L’effetto Pinterest (Discovery)

Pinterest è l’unico social network in cui gli annunci sono contenuti. La gente va lì per trovare cose da comprare. Visual Search trasforma il tuo sito in Pinterest. Consenti agli utenti di creare “Bacheche” o “Raccolte” sul tuo sito. “Il mio look da matrimonio”. “La mia atmosfera estiva”. Quindi lascia che sia l’intelligenza artificiale a consigliare i prodotti adatti a quella scheda. “Questa borsa si abbina all’atmosfera della tua tavola estiva.” Ciò aumenta la durata della sessione e l’investimento emotivo.

10. Integrazione AR (visualizzazione del risultato)

La ricerca visiva trova il prodotto. L’AR (Realtà Aumentata) dimostra che è adatto. (Vedi Opportunità spaziale). Dopo che l’IA avrà identificato il divano… Il pulsante “Visualizza nella stanza” dovrebbe apparire immediatamente. Non costringerli a cercare di nuovo. Collega la canalizzazione “Ricerca” alla canalizzazione “Verifica”. Senza attrito.

11. Il problema della moda MNIST (dati di formazione)

L’intelligenza artificiale è valida tanto quanto i suoi dati di addestramento. Se addestri il tuo modello su foto stock generiche… fallirà. Devi mettere a punto il modello su Il tuo catalogo. Alimentalo con la tua specifica estetica “Maison Code”. Addestralo a riconoscere la differenza tra “Ecru” e “Bianco”. Questa è l’AI privata. Non fare affidamento su modelli generici addestrati sulle foto dei cani. Il contesto è re.

12. L’angolo di privacy (sfocatura del volto)

Quando gli utenti caricano foto… caricano volti. Queste sono PII (informazioni di identificazione personale). Regola: elabora l’immagine nel browser (lato client), se possibile. Oppure sfoca immediatamente i volti sul server prima di archiviarli. Non archiviare i selfie degli utenti nel database a meno che non sia necessario. “Analizziamo il vestito, non il viso.” Mettilo in chiaro. La privacy crea la sicurezza necessaria per utilizzare la fotocamera.

13. Lo specchio intelligente (integrazione al dettaglio)

Visual Search non è solo per l’app. E’ per il Negozio. Scenario: L’utente porta un vestito nel camerino. Lo Specchio (RFID + Fotocamera) riconosce l’abito. “Sembra fantastico. Vuoi vedere le scarpe abbinate?” L’utente tocca “Sì”. Un commesso del negozio porta le scarpe. Questo è il Phygital Loop. Il riconoscimento visivo attiva un servizio nel mondo reale.

14. L’economia del curatore (intelligenza artificiale umana)

L’intelligenza artificiale visiva è potente. Ma il gusto umano è migliore. Strategia: usa l’intelligenza artificiale per proporre, l’essere umano per smaltire. Consenti ai tuoi stilisti di “curare” i risultati dell’IA. “L’intelligenza artificiale suggerisce queste 5 scarpe. La nostra stilista Chloé consiglia la n. 3.” Incorpora il badge “Scelta dello stilista” nei risultati dell’intelligenza artificiale. Ciò combina la portata degli algoritmi con la fiducia nella competenza umana. È Commercio cyborg.

15. Conclusione

Il futuro della ricerca è multimodale. Cercheremo con la nostra voce, con la nostra macchina fotografica e con la nostra storia. La tastiera era un ponte temporaneo tra l’intento umano e la comprensione della macchina. Visual Search rimuove il ponte. Collega l’occhio direttamente alla fotocamera. Ci mostra ciò che desideriamo, istantaneamente, senza l’attrito del linguaggio o della traduzione. Se riesci a costruire un sistema in grado di comprendere il linguaggio visivo del tuo cliente, conquisterai la sua fedeltà per sempre. Il futuro non è scritto. È visto.

I clienti non riescono a trovare ciò che vedono?

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